從人類用樹葉遮羞時，就有了隱私的概念，隱私之於人類而言是不可剝奪的。互聯網時代，據公開數據顯示，55.8%的人認為保護隱私“越來越難”。我們一直在探索如何更好的保護隱私，相應的法律法規也在不斷完善，但隱私洩露事件仍舊不斷髮生。
未來，數據共享和流通將成為剛性業務需求，而隱私保護和數據高效流動之間的矛盾卻日益凸顯。如何在數據高效流動的同時保護隱私？如何把區塊鏈隱私計算技術賦能於隱私保護領域？
針對上述問題，鋅鏈接創始人龔海瀚邀請PlatON首席生態官喬紅濤，在5月8日越你聊“鋅”第18期分享會上，將以“ 區塊鏈隱私計算技術如何保護隱私？”為主題，來解決上述問題。
鋅鏈接：目前隱私安全計算的行業格局是怎樣的？業內對隱私計算的認知處於什麼水平？
喬紅濤：隨著人工智能的興起，隱私計算成為世界性話題。我們曾經提出過隱私計算領域發展的四個階段：理論、技術、工程、應用四個發展階段。中國在隱私計算領域不落後於海外，目前已經找到了理論工程化的技術路徑，行業也正一起在工程化系統化方面共同努力，走向應用。越多越的業界人士開始關注數據隱私，關注隱私計算。
數據是石油，計算是內燃機，隱私是能把這兩個結合起來的基礎。在現實世界中，任何單一機構，即便是互聯網巨頭，也都只能掌握一部分數據，都不足以全面、精準地勾畫出用戶畫像。同時隨著隱私意識的覺醒，以及隱私法案的發佈，機構也很難拿到用戶數據，各種AI模型面臨沒有數據的困境。因為只有通過各方數據協同計算，才能更好地釋放數據更大的價值。
與此同時，公眾對於數據隱私的需求越來越強烈，各國家和地區也開始著手製定關於數據隱私保護的法規法案，如歐盟的GDPR和中國剛出臺的《App違法違規收集使用個人信息行為認定方法（徵求意見稿）》，意味著無論是群眾還是監管都在關注隱私保護。
鋅鏈接：目前隱私計算領域需要解決的焦點問題是什麼？PlatON如何利用基礎技術架構賦能於具體場景的？
喬紅濤：首先，原生的區塊鏈不具有隱私保護功能，疊加密碼學技術後才具有一定的隱私保護功能。很多項目採用的是零知識證明技術，所謂的零知識證明其實並不能保護數據隱私，解決的都是交易隱私的問題。如zcash使用zk-snark技術，目的是保護交易隱私數據，主要是將交易的有效性計算轉化為零知識證明，發送者創建證明（耗時），礦工驗證證明（簡短），接收者可以通過私鑰解密發送信息。其缺點是需要可信設置，創建時間較長。zcash為了提高交易創建速度，針對交易的具體場景做了特定的優化。
我們的目標就是打造一個去中心化的隱私計算網絡，在這個網絡上，包括數據、算法和算力幾個基本要素。這其實也是一個去中心化的隱私計算市場和數據市場。
PlatON平臺不僅可以做區塊鏈智能合約隱私計算和交易，同時也可以作為其他有分佈式隱私計算需求的場景，如隱私AI。
實現一個去中心化系統的基礎設施層和一條主鏈，定位於給所有去中心化系統(包括區塊鏈、分佈式人工智能、科學計算等) 提供基礎設施(包括網絡、存儲、計算等)。PlatON實現高擴展的鏈下可驗證計算,支持繁重、複雜的計算密集型任務,同時採用可驗證計算算法來實現數學可證明的計算正確性。通過安全多方計算和同態加密算法實現真正的鏈下隱私計算,整個計算的全流 程都能保證數據隱私,不存在安全邊界的隱患。
隱私計算的應用領域有很多，只要是有數據共享和隱私保護需求的領域，都可以應用隱私計算。
在醫療領域，DNA病例等數據對個人來講是非常隱私的，一般不願意售賣，一些國家對這類生物數據有非常嚴格的法律保護，這些數據一旦洩漏出去，可能受到生化武器威脅。但是，如果醫學組織想要對世界上一些罕見病進行數據分析和研究，製造精準的靶向藥物，那就需要多國家、多種族的樣本，這樣才能得出更有效的研究方案。隱私計算可以解決這兩者間的矛盾。
鋅鏈接：你對分佈式AI平臺是怎樣理解的？未來區塊鏈和密碼學算法的發展趨勢是怎樣的？
喬紅濤：互聯網是“信息機器”，區塊鏈是“事實機器”，它們的結合將滿足AI對數據的需求，數據隱私會得到保護，數據資產會得到確權，數據共享會得到激勵，數據計算會得以開放，數據治理會得以有序。
一方面，今天所有人工智能學家都在討論基於中心化的機制、中心化的數據平臺去訓練AI算法，得到一些結果。另一方面，所謂分佈式的AI平臺就是能不能用分佈式、去中心化的AI平臺，或者把不能提供的數據都蒐羅出來，然後達成我們的研究目的。
科學家在這樣的平臺上發佈自己的需求，徵集數據所有者，算法所有者，算力所有者，完成自己的科學研究。這種平臺基於區塊鏈和密碼學技術的同步發展，是可以實現的。三到五年之後，一個去中心化的分佈式AI平臺會出現，不再需要依靠中心化的機構，也不再需要中心化機構的數據。
現在，斯坦福、MIT、馬里蘭大學和伯克利大學等眾多密碼學家已經開始加入到區塊鏈創業團隊當中，投身到數據隱私保護和數據的協同計算當中，密碼學界研究方向正在發生巨大的轉變。
今年，美國密碼學年會和歐洲密碼學年會接到的論文和議題，有一半是安全多方計算MPC。數據隱私保護成為了最熱門、最重要的話題，儘管密碼技術和區塊鏈領域的互動已經取得了一系列令人矚目的技術突破，比如區塊鏈加上加密算法將會給AI帶來一片新的天地，滿足AI對數據的需求，但是和任何一個新興技術領域類似，其發展過程還存在著很多困難與挑戰。
相比一般的工程技術，密碼技術是一個高度專業的領域，具有密碼學應用專業水準的工程師較為匱乏，再加上區塊鏈專業人才的缺失，兩者結合更是對行業人員的巨大挑戰。而密碼技術在區塊鏈的工程化實現中還存在密鑰誤用、代碼漏洞等諸多不易察覺的安全隱患。這將是密碼技術在區塊鏈領域發展過程中需要長期面對的。
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